SMART Demand Forecast-ის ახალი შესაძლებლობები. რელიზი 2.0

მიწოდების ჯაჭვის წარმატება იწყება მოთხოვნის ზუსტი პროგნოზით. მენეჯერები მუდმივად ეძებენ გამოწვევებს, რათა განსაზღვრონ შეკვეთის ოპტიმალური რაოდენობა, რომელიც აკმაყოფილებს მომხმარებელთა საჭიროებებს, ეხმარება თავიდან აიცილოს ზედმეტი მარაგები და ჩამოწერა, ასევე უზრუნველყოფს მომსახურების მაღალ დონეს.

McKinsey & Company-ის თანახმად, კომპანიებს შეუძლიათ გაზარდონ ზღვრული შემოსავალი საშუალოდ 2-5%-ით და შეამცირონ მარაგის დონე 20-25%-ით პროგნოზის სიზუსტის საშუალოდ 10-20%-ით გაუმჯობესებით.

მაღალი ხარისხის პროგნოზირების უზრუნველსაყოფად გამოიყენება გადაწყვეტილებები, როგორიცაა SMART Demand Forecast, რომელიც დაფუძნებულია მანქანური სწავლებისა და ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებზე. SMART business-ის გუნდი ყოველდღიურად მუშაობს მოთხოვნის პროგნოზირების სისტემის ფუნქციონალის გასაუმჯობესებლად, რათა მოგაწოდოთ მომხმარებლის საუკეთესო გამოცდილება.

ამ განახლებაში დავამატეთ მაღაზიებისა და საქონლის კლასტერული ალგორითმი ანალოგების მოსახერხებელი შერჩევისთვის, შევცვალეთ პრომო აქტივობის პროგნოზირების პროცესები, დავამატეთ ახალი პროგნოზირების მოდელი, TFT (დროებითი შერწყმის ტრანსფორმაცია) და მრავალი სხვა. გაიგეთ მეტი სისტემის ყველა განახლების შესახებ სტატიაში.

კომპლექსურ გამოწერას დაემატა TFT (დროებითი შერწყმის ტრანსფორმაციის) პროგნოზირების მოდელი.

განხორციელებული TFT (Temporal Fusion Transformation) პროგნოზირების მოდელი საშუალებას მოგცემთ მიიღოთ პროგნოზის უფრო მაღალი სიზუსტე გრძელვადიანი პერიოდებისთვის, რაც თავის მხრივ მნიშვნელოვან გავლენას მოახდენს მომხმარებლის ბიზნესის შესრულებაზე. ეს საშუალებას მისცემს თქვენს ბიზნესს იყოს უფრო ძლიერი და მარტივად ადაპტირდეს ბაზრის ცვალებად პირობებთან.

დანერგილია მაღაზიებისა და საქონლის კლასტერიზაციის ალგორითმი ანალოგების შერჩევისთვის.

სისტემაში მაღაზიისა და საქონლის ანალოგების კლასტერული ალგორითმი დაზოგავს დროსა და ძალისხმევას მომხმარებლებისთვის, უზრუნველყოფს მათთვის მოსახერხებელ ფუნქციონალს საუკეთესო ვარიანტების სწრაფად პოვნისა და შედარებისთვის. ახლა თქვენ შეგიძლიათ დააჯგუფოთ მსგავსი პროდუქტები და მაღაზიები კლასტერებად და იპოვოთ მსგავსი პროდუქტები გაყიდვების შაბლონებისა და მახასიათებლების მიხედვით.

DevOps-ის განვითარება სინქრონიზებული და განახლებულია.

გუნდის პრიორიტეტი მომხმარებელისთვის სისტემის მაღალი ხარისხის და სტაბილური მუშაობის უზრუნველყოფაა, ასევე ადამიანური შეცდომების შემცირება გადაწყვეტილების მუშაობაზე, ამიტომ DevOps პროცესები პროდუქტის ხარისხის კონტროლის განუყოფელი ნაწილია. ეს დეველოპმენტი ხელს შეუწყობს სისტემის გაუმჯობესებას და პროგრამული უზრუნველყოფის უფრო ეფექტურად და სწრაფად დანერგვას.

განხორციელდა ერთიანი მიდგომა პროგნოზირების უფრო მაღალ დონეზე თარიღის, ბიზნესისა და პროდუქტის დონის მიხედვით.

SMART Demand Forecast-ში დაინერგა ერთიანი მიდგომა აგრეგაციის უფრო მაღალ დონეზე მოთხოვნის პროგნოზების შესაქმნელად. განახლება ამარტივებს და სტანდარტიზებს პროგნოზირების პროცესს. თავის მხრივ, ეს ხელს უწყობს პროგნოზის ხარისხის გაუმჯობესებას და პირდაპირ გავლენას ახდენს დაგეგმვისა და მართვის გადაწყვეტილების მიღების პროცესებზე.

Bass diffusion-ის გამოყენებით განხორციელდა ახალ პროდუქტებზე მოთხოვნის პროგნოზირების მიდგომის PoC.

ახალ პროდუქტებთან და მაღაზიებთან მუშაობისას, პროგნოზირების სიზუსტე მნიშვნელოვან როლს ასრულებს და ხელს უწყობს მათი განვითარების მომგებიანი სტრატეგიის შექმნას. დანერგილი PoC მიდგომა Bass diffusion-ის გამოყენებით სისტემას საშუალებას აძლევს გააკეთოს ხარისხიანი პროგნოზი და გამოიყენოს ეს ინფორმაცია სტრატეგიული დაგეგმვისთვის.

ჩატარდა ოპტიმიზაციის სამუშაოები და ქულების პროცესის გაყინვა, რამაც პროგნოზის მომზადება 2,5-ჯერ დააჩქარა.

SMART Demand Forecast განხორციელდა პარალელური შეფასების პროცესი. ეს ნიშნავს, რომ სისტემის ყველა დავალება დაყოფილია უფრო მცირე ქვეამოცნებებად, რომლებიც შეიძლება ერთდროულად შესრულდეს სხვადასხვა გამოთვლით რესურსზე. განახლება განხორციელდა სხვადასხვა პროცესორებს შორის სამუშაოს განაწილებით, ასევე პარალელური გამოთვლითი ალგორითმების გამოყენებით. ეს სისტემის მომხმარებლებს საშუალებას მისცემს ერთდროულად შეასრულონ მეტი გამოთვლა და სწრაფად მიიღონ ზუსტი და ეფექტური გადაწყვეტილებები, რომლებიც გააუმჯობესებს ბიზნესის კონკურენტუნარიანობას.

ჩატარდა PoC მუშაობა რთული სცენარების ოპტიმალური ნაკრების არჩევის ფუნქციონალისთვის.

დამატებულია სარეკლამო კამპანიების, ღონისძიებებისა და პარამეტრების რთული კომბინაციების ანალიზის შესაძლებლობა, რომლებსაც შეუძლიათ გავლენა მოახდინონ სისტემის მიერ აგებულ მოთხოვნის პროგნოზზე. მომხმარებლებს შეუძლიათ აირჩიონ საუკეთესო სცენარი და მიიღონ უფრო ზუსტი მენეჯმენტის გადაწყვეტილებები, გამოიყენონ რესურსები ეფექტურად და გააუმჯობესონ პროცესები სისტემაში. ეს ყველაფერი უზრუნველყოფს პროდუქტიულობის გაუმჯობესებას და ხარჯების შემცირებას.

განხორციელდა პრომო აქტივობის პროგნოზირების პროცესების მოდიფიკაცია.

SMART Demand Forecast-ს ერთზე მეტი აქციის პროგნოზირების შესაძლებლობა დაემატა, რომელიც უზრუნველყოფს სისტემის მომხმარებლებს უფრო მეტ მოქნილობას სარეკლამო აქტივობების ვარიაციების სისტემაში დანერგვისას, მათი გავლენის შეფასების მოთხოვნაზე, რაც ქმნის დამატებით შესაძლებლობებს კომპანიის მარკეტინგული საქმიანობის გასაუმჯობესბლად.

დამატებულია პროექტის ტექნიკური და საპროცესო დოკუმენტაცია. შედგენილია გარემოსდაცვითი პოლიტიკის დოკუმენტი.

დოკუმენტაციის ხელმისაწვდომობა ის მნიშვნელოვანი ასპექტია, რომელიც პირდაპირ გავლენას ახდენს სისტემაში მომხმარებელთა მუშაობაზე, ასევე განვითარების სიჩქარესა და ხარისხზე. სწორედ ამიტომ, ამ რელიზში დაემატა ტექნიკური და პროცესის საპროექტო დოკუმენტაცია და შედგენილია გარემოსდაცვითი პოლიტიკა. ეს მნიშვნელოვანია, რადგან:

ტექნიკური და პროცესის დოკუმენტაცია ეხმარება მომხმარებლებს სისტემის უკეეთ გაგრბაში, მისი ფუნქციონალი, გამოყენების წესები და მასთან დაკავშირებული პროცესები. ეს ხელს უწყობს სისტემის უფრო ეფექტურ გამოყენებას და ამცირებს გაუგებრობას.

ტექნიკური დოკუმენტაციის ხელმისაწვდომობა ამარტივებს სისტემის ახალი ფუნქციების განვითარებას, მოდიფიკაციას და გაფართოებას. დეველოპერებს აქვთ წვდომა მნიშვნელოვან ინფორმაციაზე სისტემის არქიტექტურისა და კომპონენტების შესახებ, რაც მათ მუშაობას მნიშნელოვნად აადვილებს.

დოკუმენტაციის ხელმისაწვდომობა ეხმარება სისტემას შეასრულოს მარეგულირებელი მოთხოვნები და სტანდარტები, მნიშვნელოვანია პარტნიორებთან ან მომხმარებლებთან მუშაობისას, რომლებსაც გარემოს დაცვის საკუთარი მოთხოვნები აქვთ.

განხორციელდა რეპორტის ლოკალიზაცია Power BI-ში

SMART Demand Forecast კონფიგურირდება ავტომატურად რათა მოერგოს ანგარიშებს მომხმარებლების ენის მოთხოვნების შესაბამისად. ენის პაკეტების გამოყენება საშუალებას აძლევს ანალიტიკას უფრო გასაგები და გამოსაყენებელი იყოს სხვადასხვა აუდიტორიისთვის.

შეიქმნა მონაცემთა შემოწმების რეპორტი.

კრიტიკული შეცდომების ან მონაცემთა არასრულყოფილების სწრაფი გამოვლენა შესაძლებელია მონაცემთა შემოწმების ახალი ანგარიშით. მომხმარებლებს შეუძლიათ მიიღონ ვიზუალური რეპორტი მათი მონაცემების მდგომარეობის შესახებ და დროულად დააფიქსირონ პრობლემები, რომლებიც დაკავშირებულია სისტემის მიერ გამოყენებული მონაცემების სიზუსტესთან და სანდოობასთან მათემატიკური მოდელის მომზადებისა და პროგნოზის მომზადების პროცესში.

დამატებითი ინფორმაციისთვის SMART ბიზნეს გადაწყვეტილებებისა და სერვისების შესახებ, გთხოვთ გამოგვიგზავნოთ მოთხოვნა.